基于Krawtchouk矩和小波支持向量机的纸张缺陷识别方案设计

为实现对于纸张缺陷的高精度识别，提高纸张成品的生产质量，通过Krawtchouk矩不变量来提取纸张缺陷图像的特征向量。在此基础上，运用所获取的特征向量对小波支持向量机进行训练，并通过粒子群优化算法来获取惩罚因子与核函数参数，使小波支持向量机的分类性能达到最优。最后对提出的纸张缺陷识别算法的识别率进行试验，经统计分析发现，访算法的识别总精度高达98.33%。